（附源码）SSM的基于AI的智能菜单推荐系统项目代码

本项目为基于SSM的基于AI的智能菜单推荐系统研究与实现课程设计javaweb项目:基于AI的智能菜单推荐系统基于SSM的基于AI的智能菜单推荐系统课程设计（附源码）基于SSM实现基于AI的智能菜单推荐系统SSM实现的基于AI的智能菜单推荐系统代码【源码+数据库+开题报告】基于SSM的基于AI的智能菜单推荐系统开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会中，基于AI的智能菜单推荐系统作为现代Web技术的重要应用，已逐渐成为企业级解决方案的核心。本论文以“基于AI的智能菜单推荐系统在JavaWeb开发中的实践与优化”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的智能菜单推荐系统系统。首先，我们将介绍基于AI的智能菜单推荐系统的基本概念及其在互联网领域的地位，随后详细阐述开发环境的搭建与配置。接着，通过实际开发案例，分析基于AI的智能菜单推荐系统的关键技术和实施策略。最后，针对性能瓶颈进行优化研究，以提升基于AI的智能菜单推荐系统在复杂网络环境下的运行效率。此研究不仅丰富了JavaWeb开发的实践知识，也为同类项目的开发提供了参考。

基于AI的智能菜单推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的智能菜单推荐系统技术框架

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛应用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，清晰地划分不同组件的职责，从而提升其可维护性、可扩展性和组织性。在这个模式中： - Model（模型）：构成了应用程序的核心数据结构和业务逻辑。它独立于用户界面，专注于数据的管理，包括存储、获取和处理数据。 - View（视图）：作为用户与应用程序交互的界面，展示由模型提供的数据。视图的形式多样，可以是图形用户界面、网页或是文本输出，主要任务是呈现信息并接收用户输入。 - Controller（控制器）：充当应用程序的指挥中心，处理用户的输入。当接收到用户请求时，控制器会调用相应的模型来处理数据，随后更新视图以显示结果，确保了数据流的顺畅和各个组件间的协同工作。通过MVC架构，关注点得以有效分离，使得代码更易于理解和维护。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积和快速的运行速度脱颖而出。尤其是在实际的租赁场景下，考虑到成本效益和开源优势，MySQL显得尤为适宜。相较于Oracle和DB2等其他数据库系统，它的低成本和开放源代码的特点成为了选用它的决定性因素。

Java语言

Java作为一种广泛使用的编程语言，其独特性在于能支持多种应用类型，包括桌面应用程序和Web应用程序。它以其为基础构建的后端系统在当今信息技术领域中占据了重要地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是存储数据的关键，与内存管理紧密相关，这也间接增强了Java程序的安全性，使其对直接针对Java编写的程序的病毒具备一定的抵抗力，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态运行机制赋予了它强大的灵活性。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能对其进行扩展和重写，进一步丰富语言的功能。这种特性使得开发者能够封装复杂的功能模块，供其他项目复用。只需简单地引入并调用相应的方法，就能实现代码的高效利用，这也是Java语言在工程实践中备受青睐的原因之一。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是当前Java EE企业级开发中广泛采用的架构选择，尤其适用于构建复杂的企业级应用系统。在该框架中，Spring担当核心角色，犹如项目的粘合剂，它管理对象（bean）的装配与生命周期，实现了控制反转（IoC）的设计理念。SpringMVC则在用户请求处理层面扮演关键角色，DispatcherServlet充当调度者，将请求路由到相应的Controller以执行业务逻辑。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，使得数据库操作更为简洁透明，通过配置文件将SQL语句映射到具体的实体类Mapper，提高了开发效率和代码可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构相区别。这种架构的核心在于利用Web浏览器作为客户端来访问和交互服务器。在当前信息化时代，B/S架构广泛应用的原因在于其独特的优点。首先，它极大地简化了软件开发过程，降低了对用户终端硬件的要求，只需具备网络连接和基本的浏览器功能即可，这在大规模用户群体中显著节省了硬件成本。其次，由于数据存储在服务器端，安全性能得到保证，用户无论身处何地，只要有互联网接入，都能便捷地获取所需信息和资源。从用户体验角度看，人们已习惯于通过浏览器浏览各类信息，而无需安装额外软件，这减少了用户的抵触感和不安全感。因此，B/S架构在满足设计需求和优化用户体验方面展现出其合理性与实用性。

基于AI的智能菜单推荐系统项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

基于AI的智能菜单推荐系统数据库表设计

用户表 (caidan_user)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
id	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，基于AI的智能菜单推荐系统系统中的登录名
password	VARCHAR	255	NOT NULL	用户密码，加密存储，用于基于AI的智能菜单推荐系统系统登录验证
email	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，基于AI的智能菜单推荐系统系统中的联系方式
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	用户创建时间，记录用户在基于AI的智能菜单推荐系统系统中的注册时间
updated_at	TIMESTAMP		NOT NULL	最后修改时间，记录基于AI的智能菜单推荐系统系统中用户信息的最近更新时间

日志表 (caidan_log)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
log_id	INT	11	NOT NULL	日志ID，主键
user_id	INT	11	NOT NULL	关联用户ID，记录基于AI的智能菜单推荐系统系统中执行操作的用户
action	VARCHAR	100	NOT NULL	操作类型，描述在基于AI的智能菜单推荐系统系统中执行的动作
details	TEXT		NOT NULL	操作详情，记录基于AI的智能菜单推荐系统系统中的具体操作内容和结果
timestamp	TIMESTAMP		NOT NULL	日志生成时间，记录基于AI的智能菜单推荐系统系统中操作的时间

管理员表 (caidan_admin)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	管理员ID，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，基于AI的智能菜单推荐系统系统后台身份标识
password	VARCHAR	255	NOT NULL	管理员密码，加密存储，用于基于AI的智能菜单推荐系统系统后台登录验证
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	创建时间，记录管理员在基于AI的智能菜单推荐系统系统中的添加时间

核心信息表 (caidan_core_info)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
info_id	INT	11	NOT NULL	核心信息ID，主键
key	VARCHAR	50	NOT NULL	信息键，如基于AI的智能菜单推荐系统的版本、配置项等
value	VARCHAR	255	NOT NULL	对应键的值，基于AI的智能菜单推荐系统系统的核心信息
updated_at	TIMESTAMP		NOT NULL	最后更新时间，记录基于AI的智能菜单推荐系统信息变更

基于AI的智能菜单推荐系统系统类图

基于AI的智能菜单推荐系统前后台

基于AI的智能菜单推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能菜单推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能菜单推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能菜单推荐系统测试用例

1. 登录功能测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	输入正确的用户名和密码	成功登录到基于AI的智能菜单推荐系统系统		${result_login}
TC1.2	输入错误的用户名或密码	显示错误提示信息		${result_auth}

2. 数据查询功能测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	输入有效查询条件	返回匹配的基于AI的智能菜单推荐系统数据		${result_query}
TC2.2	输入无效查询条件	提示无匹配数据或错误信息		${result_no_data}

3. 新增数据功能测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	填写完整且有效的基于AI的智能菜单推荐系统信息并提交	数据成功添加到系统		${result_add}
TC3.2	空白字段或输入非法数据并提交	显示错误提示，数据未添加		${result_invalid_input}

4. 编辑与删除功能测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	选择一条基于AI的智能菜单推荐系统记录进行修改并保存	修改后的信息更新到系统		${result_edit}
TC4.2	删除一条基于AI的智能菜单推荐系统记录	相关记录从系统中移除，显示确认信息		${result_delete}

5. 异常处理测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC5.1	在高并发下访问基于AI的智能菜单推荐系统功能	系统应能稳定运行，无数据丢失或冲突		${result_concurrency}
TC5.2	断网情况下尝试操作基于AI的智能菜单推荐系统	显示网络错误提示，操作无法进行		${result_network_error}

基于AI的智能菜单推荐系统部分代码实现